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主题：金融投资讨论
问题：为什么知乎上很多交易者都在问怎么悟道？
回答：废话，不悟道不就跟我一样变成在混了吗？第一步，读书，投资类书籍，100本起步；第二步，混论坛，5年起步，看能不能碰到大神发慈悲带带你；第三步，拿钱砸，这个上不封顶，去亏，把它亏完，10年起步，把该犯的错全犯一遍。这三步走完，是不是基本就成功了？不是的，这三步走完，基本已经没人了。你以为排行风险榜前10的行业那么简单？哼！
主题：金融投资讨论
问题：既然马丁格尔策略和仓位组合可以达到100%胜率，为什么高手不采用这种策略？
回答：我们来庖丁解牛一下：先说什么是马丁格尔策略？马丁格尔 (Martingale) 策略其实是一种赌博策略，理论上这种策略绝对不会输钱。这个策略很简单， 在一个押大或押小的赌盘里， 一直不断的只押某一单边 ( 如押大或押小 ) ，每输一次，就把输钱的数目乘上两倍，一直到你赢一次， 就可以将前面所亏损的金额全部赢回来，并且多赢第一次所押的金额。我们举个例子看看到底能赚多少钱？我们拿100元开始押大小， 如果输了，下一把押200元，再输了下一把押400元，依次类推，直到赢钱为止。正常情况下，大小概率各50%，你就算只押大，连续5次押错的概率是3%，已经算是小概率事件了。假设第6次押对了，赢了3200元，问赚了多少钱？带着这个问题我们来计算一把。押错亏损（-100 - 200 - 400 -800 - 1600）-3100元 ，押对盈利3200元，所以赚得（3200-3100）100元。现实生活中的交易是什么样的？假设，我们总投资金额30万，交易起始金额1万左右，这个场景还是比较符合实际的。是不是一眼就能看到，5次交易判断错误，就爆仓了，而且已经没有第6次的交易机会了。而且在现实中，昨天资产从10元跌到8元，亏损20%，今天如果想回本得上涨25%，如果想盈利20%，则需要上涨50%。所以，残酷的现实中盈利的概率就大大降低了。马丁策略，也不是没人用。比如：亏损后反复加仓，等待一个反弹，把亏损全部打平，结果爆仓了。还有就是赢利后不断加仓，实现利润奔跑，结果被套了。结论：马丁格尔策略想要做到100%胜率且能够盈利的前提是，必需得有足够多的钱。但是实际交易中，收益率并不理想。希望我已用清晰的逻辑和简练的文字和说清了这个问题。如果你从中获益，请点赞、关注。谢谢支持！
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问题：为什么业界P盛Q衰 而美国的金融工程 金融数学项目大量培养Q-quant？
回答：因为q quant的知识属于common knowledge，基本是固化的知识，培养模式可以标准化。p quant连怎么选择教学内容都得吵翻天，学界自己都未必知其十一，你叫他怎么培养。
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问题：请问自己在家全职做交易是一种怎样的体验？
回答：1、别人以为我在家啃老，不知道多的时候我一天赚他们半年工资。2、赖床症终极患者，周末真的可以睡一天。3、不上班，个人时间较多，淡季旅游很划算人也少。4、对交易之外的事情兴趣不大。期待开盘，一看盘就身心舒畅。5、非常喜欢自然乡村生活，二十多岁开始养老的状态。6、常常一个人看电影、吃火锅。7、喜欢少女心的东西，属于个人主动去选择平衡的手段吧，毕竟交易这行做下去感觉自己越来越男人了嘤嘤嘤。8、买小东西不怎么看价格。9、想到再更，生活很简单：
主题：金融投资讨论
问题：有前辈介绍下量化交易未来的发展前景吗？
回答：前途光明，道路曲折。明汯，幻方，灵均，都突破过1000亿规模，九坤，诚奇，衍复，都是500亿级以上AUM；2020年底，百亿级量化私募才10家，2021年11月，百亿级量化私募猛增了14家…截止目前应该是24家。
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问题：这是我在七禾网的实盘账户，请大神们看下，评估下我是什么水平？希望能被引进专业量化机构，谢谢？
回答：我觉得曲线可以哈。你自己可以上各大网站看看各量化cta的曲线，其实很多2017都不大行。累计盈利35万，30多个品种，每个1万……有人估计会抨击你规模太小，但鉴于你是很低频（300多次交易，平均一个品种也就10次，而且两年多），容量可以非常大，绝对不止一亿，我看30亿以上。不过资金规模大了下单不能太粗糙，需要算法交易，你现在的IT水平估计不行，可以找人合作，你出信号，他们下单。另外，我看你35万利润焦炭贡献了10万，硅铁8万，其实硅铁不是那么主流，盈利未必能持续，而且量大之后难说，毕竟它流动性有限。螺纹获利不大多，也影响容量。其实，很多品种盈亏几乎可以忽略的建议就不要做了。说实话，你单子估计拿的时间比较长，目测一个月左右。莫非用日线做的？现在累计几十万盈利，每天波动估计也就几千一万，不用怎么管。但如果真的给你几千万、几亿资金，每天波动几百万，哪怕你不担心，你的上司也会担心。然后他们的情绪也会影响你。其实那些大的量化cta的策略本质上跟你的也不会有太大区别，只是他们做的早，容量上去了，哪怕曲线不好看，甚至连续亏，但也有管理费的。规模小的问题是人们担心是幸存者偏差，比如1000个小散，赚几十万亏几十万的，总和是零，现在最牛那个发帖出来，但很难说是本事高还是运气好。
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问题：九坤跟幻方到底哪家厉害？九坤到底有多么厉害？
回答：不太会用知乎，还是有人转给我这个帖子才看到还有这片天地。感觉大伙老爱比来比去，跟这家比跟那家比，跟文艺复兴比，比郭靖杨过谁武功更高，比王祖贤朱茵谁更漂亮，总要比个高低。有毛可比的，跟过去的自己比有进步就可以了。比着比着不服气就开始互怼，还有自己人也加入骂战，希望到此为止，有这功夫不如多写两行代码多挣两毛钱。另外还看到一个关于量化比赛的回复，因为是亲自负责的项目，多说两句。原本在人家帖子下面回复，不知怎的有一段话被折叠了，不妨把当时的回复一起贴出来。（1）考虑半天，决定还是继续怼，主要是被误会偷策略啥的不好玩。造了个模拟交易所，没放一毛钱实盘数据进去，只放了不同频率不同模式撒钱的机器人，以及玩家互相博弈。想稳定赚钱，要么来自其他玩家，要么抓住了机器人alpha正相关的东西。检查代码只是防止利益输送和检查手动，为前前后后辛苦营造公平比赛环境，只是为了提供一个对学生来说很好玩的玩意的同事叫冤。（2）索性怼到底，说不适合做quant的话，大概也是我说的，没有具体指向目标，是泛指学生们，告诫下，quant不是啥好职业，职业赌徒能是啥好职业，比起IT来说，从回报的期望平均值（BAT 5年>不赚钱）到上限（雷军小扎>西蒙斯）（币圈？），都不如。正常学生们不建议以quant为职业目标，那些觉得量化赌博好玩的可以一试。（3）最后的最后，多说一句，搞个比赛下来的感觉，可能学生们还是太自傲了，以为自己无所不能，以为都要被捧着，居然会觉得自己的代码有多么“宝贵”。像王小波说的，长大是一个不停被时间锤的过程，多被各路大神锤，被市场锤，被圈内圈外锤，锤到自己该在兵器排行谱的位置，就老实了。招实习不是跪求大牛来，而是找互怼还能合得来的玩伴，筛选志同道合一起被锤的同伙。
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问题：如何看待一私募员工捐款1.38亿？
回答：一位百亿级头部量化私募优秀员工～他已经用实际行动证明了，响应国家号召，努力缩小贫富差距，哈哈～
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问题：AlphaGo 的学习决策模型是否能用于股票市场的交易？
回答：当然能。AlphaGo 的深度学习，至少在原理上并不神秘。类似 CNN、MCTS 这样的算法，连我都已经广泛使用了——就靠着这些弱智的“人工智能”，当年管理了数亿规模，24小时全球交易。运气好的那几个月，就像见到了印钞机。你可以想象一下，每天深情地凝望着它，体会那种数字翻滚的快感。说起来，这还是我第一次破产以前的事情……其实我想表达的是：机器学习始终只是工具。再犀利的模式识别，不过一个分类器。而你可能连什么需要分类，都还没理解清楚。我们曾经搭好了一个 MPI 并行系统，然后开始思考：还有什么可以扔进去算的？在金融市场上，机器比起人类的优势，大概有以下几点：1）纪律性：不受体力和情绪的影响；2）执行速度快：常用于高频/算法交易，瞬时套利，以及资讯的快速解读等；3）运算能力强：比如秒刷数十年的历史数据，类似于 alphago 每天学习上百万棋局。话说回来，无论怎么人工智能，大多数 quant 毕生追求的，无非 alpha 而已。所以说“阿尔法狗”这个名字，还是十分贴切的。
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问题：震荡行情要怎么办？
回答：算是长线周期的多品种路过，目前5个品种，每个品种为总资金的10%螺纹白糖TA棕榈豆1不能减少亏损次数，但是能减少亏损幅度，当然也会减少利润幅度
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问题：在Citadel做quantitative researcher是怎样的体验？
回答：小透明第一次被邀请回答哈哈希望题主想问的是Citadel不是Citadel Securities。这周一刚刚入职，今天是第四天，还在划水中，第一感觉：这里的人都很nice哈哈，有求必应的那种，Windows小白得到了救赎3/6更新上午过得很顺利，回忆+推了一些数学公式～到了周五快下班的时间了，我好绝望…环境配置一直失败，windows小白+command line小白+代码小白的我很崩溃了。好几个同事也都wfh了，比如我们这边负责platform的大哥。求求visual studio 2019别再出问题了qaq现在只想回家吃饭看歌手。周五晚上加班居然是因为打车太贵…最近病毒太恐怖了，都是打车上下班。刚才一直都80-100块波动，不知道为啥这么贵，突然十分钟前看到了16块，立刻打上了车！然后我已经在回家的路上了哈哈哈哈～突然感觉自己可以做trader了，专门捡漏的那种。3/13更新第二周就这样结束啦，收到了第一周的工资+signon bonus，税好高……感觉这一周还是在努力配置环境，边划水边看codebase，以及不同的被安排onboarding session，似乎越来越靠近正轨了，旁边的伦敦大哥要回去了，有点不舍，他之前一直跟我聊天帮我解决问题。感觉C++和python很重要，因为你要在一个巨型solution里面找到自己要用的function，并且添加新的function，还是很考验功底的，跟学校差很多。还有每次我跟他们说我刚硕士毕业，this is my first fulltime job的时候似乎大家都有点惊讶，然后说cong，感觉大部分人都是从别的公司工作了一段时间再跳过来的，作为fresh grad进来真的很荣幸。时隔两年后的更新在citadel工作了两年三个月，自己也要成为旋转门的一员了（下家还是在base纽约的hedge fund），开始养老的noncompete，月底回国和爸妈朋友待一段时间，明年再回纽约~
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问题：做日内交易总是冲动进单，忘记交易原则，怎么改正？
回答：写好计划，按照计划定制云条件单，然后由计算机全程操作，把键盘和鼠标拔掉！对于管不住自己手的人，只好由机器来管。
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问题：幻方本周跌4.72%如何看待幻方量化2021年12月的持续杀跌？
回答：今年他家业绩比其他百亿量化私募差了一大截，已经不能单纯用规模来解释了。要么是风格暴露太严重，要么就是搭配的主观基本面(没错，幻方现在除了量化也有基本面)拍脑袋拍错了。
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问题：选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好？
回答：这数据根本就不够大。工具哪个都一样，还没到要考虑性能的时候。爱python就python，matlab就matlab
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问题：量化交易程序员之路？
回答：强烈推荐量化迅速发展那会（2014年）一位大神的博客：量化投资学习之路-by李洋faruto_faruto_新浪博客该博客简单介绍了量化投资如何入门以及应该具备一些什么技能点。对于量化，主要包括两部分：思想+工具，其中思想是道，工具是器，因此思想肯定比工具重要。对于工具而言，原博客推荐的是matlab，那是因为最开始金融工程就是用matlab ，随着最近几年开源Python的迅速发展，python已经成为量化金融的标准化语言。因此，强烈推荐使用Python工具。在网上有两篇量化Python的入门教程，分别为：10分钟学会Python - 文档 | BigQuant10分钟学会Pandas - 文档 | BigQuant
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问题：有哪些网站可以学习量化交易？
回答：BigQuant - 人工智能量化投资平台 BigQuant不仅仅是一个量化回测平台，而且还是一个AI和大数据平台。平台开发出AI可视化模块，大家可以无需编程直接拖动模块就可免费使用人工智能技术构建您所需的量化策略，让AI真正赋能投资者，BigQuant与传统量化平台的比较可以参考：BigQuant vs. 传统量化平台你可以按以下路径学习量化交易：策略开发金叉死叉策略海龟策略浅谈小市值策略多头排列回踩策略借助talib使用技术分析指标来炒股大师系列之价值投资法事件驱动策略（基于业绩快报）策略回测结果指标详解基于协整的配对交易基本面量化（Quantamental）——财务指标量化策略知识分享TensorFlow第一讲-介绍及基本用法TensorFlow第二讲XGBoost入门系列第一讲机器学习常见算法基于StockRanker的AI量化选股策略编程知识10分钟学会Python10分钟学会Pandas【Python编程】第一个Python程序【Python编程】数据类型之列表【Python编程】数据类型之字典【Python编程】数据类型之元祖、集合【Python编程】条件与循环：if、while、for【Python编程】函数【Python编程】Numpy库【Python编程】Pandas库之数据查看、选择【Python编程】 Pandas库之数据处理与规整数学知识数据集中趋势的测量：平均值数据离散状况的测量：离散度相关系数线性回归多元线性回归初识协整深入理解协整峰度和偏度数据异常值处理使用cvxopt包实现马科维茨投资组合优化标准化、规范化、二值化等多种机器学习数据预处理方法机器学习什么是机器学习机器学习有哪些算法量化投资中的特征工程AI量化策略的初步理解StockRanker模型可视化深度学习深度学习简介深度学习模型介绍基于DNN模型的智能选股策略利用GAN预测股价走势基于LSTM的股票价格预测模型深度学习模型Deep Alpha-DNN金融市场Beta对冲跌了这么多，创业板可以买了吗?因子风险暴露风险平价组合（risk parity）理论与实践Barra风险结构管理模型一文看懂三大财务报表如何分析财务报表跟着老师学习老师手把手地教你了解量化策略的构成、量化策略的关键、量化策略如何一步一步搭建，这样上手更快、更容易。BigQuant - 人工智能量化投资平台加入专业的量化组织可交流、可分享、可提问，共同交流自己的看法，在每一个步骤中有疑问都可以请教群友。查阅AI量化知识库内容，比较全面的量化知识库，基础理论、策略实战、前沿研报内容等应有尽有，方便学习和交流。加入 人工智能量化投资交流群，与大牛共讨人工智能量化话题：微信搜索 bigq100，添加微信群管理员微信，附上姓名、所在机构、部门和职位，审核后管理员会邀请您入群。关注 BigQuant 微信公众号，及时获取新鲜资讯：微信搜索 ibigquant， 获取更多人工智能、量化投资相关文章。
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问题：如何开发量化投资模型？
回答：只是对期货来讲，数据处理，指标建立，模型回测，收益计算这么几部。如果分开来讲那也很复杂，1，数据处理，看你用什么工具，R还是Matlab还是python，或者是c++，最好是工具本身的格式，这样速度会快的多，比如Rdata，或matlab的mat格式，或者python的npy格式，或者c++的二进制格式，还有就是你要用什么数据，分钟数据，切片数据，还是tick数据，根据你的需求不同进行处理。2.指标建立，这个工作可以看成问题的关键，如何建立指标，你的思想是什么，都来源于此，举个简单的均线指标，matlab，就是ma=movavg(data,length)3.模型回测，据我理解就是一个大循环:if time>9. && time<15 && close(i)>ma(i) && p!=1 buyelse sellif p==1 && 止损条件 平仓等等4.计算收益然后根据收益，夏普比率等，改条件，重复上面的工作。
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问题：AutoCall 型期权如何对冲？
回答：稍微丰富一下，不过限于工作原因不能说太明白，见谅了。首先，这个产品对冲还是用delta对冲，没有其他太大的变化，本来用MC的继续，能找到解析解的我觉得你很能干。需要注意的地方是，如果underlying dynamics是用GBM，需要在定价的时候多留buffer，因为产品高度依赖路径而GBM对极端事件估计不足。然而，这个产品对冲的难度并不在于模型，而在于断点的处理。在任意一个观察日前，如果标的价格在barrier附近晃荡，那么期权pv面临在某个值和0之间跳变得尴尬局面。这个时候会发现delta趋于无穷大了，又不可能买那么多标的，怎么破？！一个朴素的思想就是把断点进行平滑，使得delta回归一个可操作的数字。常用的做法就是把断点移开或者把断点取代，具体怎么做就不能说了。如果深入的看这个产品，又会发现它的另一个坑爹的地方，就是某些特别情况下，gap会非常大。比如连续11个月未敲出也未敲入，最后几天暴跌，价格落到了KI附近，你看看是不是会产生一个30%的digi，想想都觉得被恐惧环绕。@黑猫Q形态 猫兄提到的第二个做法其实不太适合，一方面去买期权肯定是要跨过bid ask sprd的，利润会被侵蚀；更重要的是，卖出一个结构的期权，通常会有一些gamma或者vega的考虑，如果为了对冲delta又引入其他期权，会导致greeks变得比较奇怪。==================原答案蟹妖。就是客户卖出KIKO put，换了一堆不同期限的KO range digi，这样做的好处就是获得比funding更高一些的cpn。注意由于观察是离散的，我估计解析解比较难，直接跑MC吧。可以简单的用GBM算，不过得多留点buffer，路径依赖还比较强，对于两边barrier的处理得保守一些。另外，是那家机构的朋友啊？3C的产品拿到这里问不太好吧？
主题：金融投资讨论
问题：压力位和支撑位理论真的有效吗？
回答：这个之前 富一代周帅帅 做过详细的回答，请搜索类似的提问。
主题：金融投资讨论
问题：懂机器学习如何入门量化交易？
回答：简单粗暴、直接上菜：有机会的话，直接入职量化交易公司，找个师傅来带你吧~国内某百亿级TOP量化私募招聘：#AI算法研究员# JDPS：不要求金融背景，公司打造的研究框架让你可以迅速上手并专注于机器学习在量化投资领域的的应用。这么难得的机会，你确定不试一试？工作职责：1. 利用公司强大的计算资源，挖掘海量的金融数据，在特征提取、价格预测、组合优化等不同的应用场景实践你的机器学习算法；2. AI前瞻领域预研与实验；任职要求：1. 熟悉任一机器学习分支领域（如统计学习，深度学习，强化学习，组合优化，NLP或其他相关前沿技术等）2. 对量化行业感兴趣，并且有较强的工程实现能力3. 计算机、数学、统计学或相关专业硕士或博士学位4. 熟悉C++/Python/Go等一种或多种语言，扎实代码功底和实战能力5. 熟悉至少一种深度学习框架：TF，pytorch等如果你有以下经历 ，将大大加分：ACM/ICPC/NOIP/NOI等赛事获奖选手；在计算机顶会或者顶刊有论文发表；有中型以上规模的机器学习算法应用调优经验，如搜索/推荐/广告/图像；#机器学习量化研究#
主题：金融投资讨论
问题：量子力学、哈密顿力学等物理概念在金融中是如何应用的？
回答：有门新兴交叉学科叫经济物理（econophysics )，会运用很多研究物理学的手段来研究经济现象，例如随机行走和价格时间序列之间的相似性，价格序列之间的关联可以随机矩阵来描述等等。咳咳！鉴于评论中这么多人叫我起床，还是起来吧，冬天实在是起不来，没办法^_^。首先明确一点，量子力学、哈密顿力学这两个概念在金融中有没有实际的应用我不清楚。仅就个人的研究心得做一点评论。先提出几个概念：1、复杂网络(Complex network) 2、随机矩阵(Random matrix) 3、时间序列(Time series)第一个：复杂网络，其实来源于图论，最后被统计物理学家发扬光大，成为一种强有力的表征多体相互作用的方法论。想象一下，一个图，有点，有连线，如下：取自：Graph theory那么这只是一个非常抽象的概念，至于点是什么类型，边代表什么作用都不清楚。So 就到我们发挥想象力的时候了。例如点1-6是留个人，那么边可以代表朋友关系。或者1-6代表留个城市，边代表铁路线路，航班线路。更甚者1-6代表六个基因，边代表他们有无共同调控作用。这里要引入一下图的表示，最简单的就是用邻接矩阵描述一个网络(图)，上图中的网络表示成矩阵为：0 1 0 0 1 01 0 1 0 1 00 1 0 1 0 00 0 1 0 1 11 1 0 1 0 00 0 0 1 0 0可以看到有连边的地方都是1，无连边的两点之间为0. 那么在金融中，我们是否可以想象这些点代表了股票，而边代表着两只股票之间是否有关联性呢？ 那好，我们如何从咱们常见的股票价格数据来得到以上的表征股票之间关联性质的网络呢？从我们现有的价格序列出发。假如我们有N只股票，其中股票的价格序列为:由于我们知道，简单的价格序列在时间序列的描述语境下是一个非平稳的序列或者说异方差序列，会具有长期的趋势,不利于计算两两关联。那么我么通过所谓的去趋势转化，得到一个稳定时间序列：其实这是最简单的差分序列，更加常用的做法是对价格序列取对数，然后做一阶差分，便于计算复合收益率。那么我们有了序列之后我们可以计算N只股票两两之间的关联系数。最常见的线性关联例如Pearson关联。当然也可以计算非线性关联。那么我们会得到一个N*N的关联矩阵：那么我们怎么从这个关联矩阵得到一个网络呢？手段有很多，但是指导思想只有一个，从关联矩阵中构建一个网络(图)来表现股票之间最强的关联性。这里简单介绍一下三种手段：1.阈值切割2.最小生成树3.最大平面图过滤首先阈值切割,设定一个阈值,假设在矩阵中某个元素大于,则将其转化为1，否则为0，对角元全部为0.这样切割之后会得到一个元素全部为0,1的对称矩阵,这个矩阵其实就是表征网络的邻接矩阵。画出来是这样子的：阈值取到了0.9，也就是说当两只股票的关联系数大于等于0.9的时候讲矩阵元转化为1否者为0，得到矩阵，然后表征成上面的网络。第二，最小生成树(Minimum spanning tree).首先我们得到了上面的关联矩阵之后可以定义距离矩阵通过寻找最小的距离的路径保证网络是树图：取自:ONNELA et al. PHYSICAL REVIEW E 68, 056110 (2003)第三种方法，最大平面图过滤(planar maximally filtered graph),其实这种方法是基于最小生成树的方法，只不过得到的图不在是树图，而是带有三圈和四圈的图。携带的信息比树图更加多。不同颜色代表着不同的金融版块。好了介绍完三种从时间序列到复杂网络的方法之后呢，我们既然有了网络，那么可以用研究网络的那套方法去研究股票之间的关联网络的一些参量，例如聚集系数，最短路径，中心度，社团划分，度分布。下面就涉及到第二个概念：随机矩阵。随机矩阵最初的应用时在核物理方面用来描述重离子的能谱之间的间隔类似于随机矩阵的本征值之间的间隔。而且随机矩阵的本征值密度分布有一个很完整的解析形式。后来被拓展到很多物理研究领域。既然上面的关联矩阵的矩阵元是两个随机序列之间的关联系数，大小在[0,1]之间。那么它的本征值分布能否用随机矩阵本征值谱来描述呢？回答是可以，又不可以。可以是在股市没有遇到大的波动行情时本征值可以用随机矩阵预测的分布来描述。而不可以是在遇到金融危机或者股市崩盘的时候，最大本征值不和随机矩阵预测值有很大的偏差。这个最大本征值被描述为市场整体行为(market mood).而且超出随机矩阵本征值预测的范围的其他本征值还有更加明确的意义，即版块整体波动行为。进一步可以参考Phys. Rev. Focus 4, 10 (1999)(Physics - The Market Isn’t All Random).这一期有两篇PRL文章用随机矩阵的方法应用到了描述金融市场行为的研究。第三个概念前面有用到，所谓的时间序列分析。(大坑)当然在研究金融方面的应用就是股票价格和指数价格时间序列的研究和预测。在统计性质研究方面用物理的手段主要集中在：分形性质研究，波动率统计性质研究，收益分布，运用基于agent-based或者random walk 之上的模型来模拟股票的stylized factor,例如收益的尖峰胖尾分布，波动率的幂律分布等。在预测方面主要涉及到时间序列建模，例如常用的moving average(MA),auto regression(AR),auto regression moving average(ARMA)等以及这些模型的推广。关于以上三点，前两点是自己研究的内容，虽然不能说深入，但还算熟悉。最后一点时间序列分析只是提出一些概念，需要深入了解的可以自行google。如果错误欢迎批评指正，有兴趣可以一起研究，共同学习。困了，回去睡觉！^_^
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问题：目前国内的高频交易系统的延迟做到了什么水平？
回答：随便扯两句，国内交易所都是类政府机构，性能提升对领导来说不是政绩。什么是政绩？当然是各种新业务。在这种大环境下，FPGA交易系统就是个笑话。真正打破头去提升速度的是期货公司。但是行业整体IT水平的关系，还处在初级阶段。随便提供个数据，期货交易所colo委托响应最快1-2ms，波动最大能到20-30ms。期货公司系统最快能做到100-200us。=======================================================update 9月5日是题目更新了还是，之前手机答题没看到引用的部分。这里对引用做一下补充，中信期货给的数据并不漂亮。这个数据也就是行业平均水平。Delay2，快的可以做到比他小1000us左右。现在做colo的机房离交易所实际的交易核心机房还是有几十公里远，中间经过N多二层三层设备，所以延时在1-2ms是没办法的。用金字塔开拓者纯粹是外行忽悠外行。Windows平台本身延时就很不靠谱。下面是吐槽，引用部分还提到距离，只有到纳秒级系统才对网线长短敏感好么，这种毫秒级的系统根本不在乎这些。竟然还说离交易前置3米，那只有同机柜或者相邻机柜的部分机器才能做到。我相信中信做colo的服务器绝对不止这么几台。
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问题：趋势策略如何保护利润？
回答：我是因为在配图中看见我的一位老师，所以才来回答。保护利润的方法很多很多。但是，有利就有弊。天启大硕哥有个回答里讲得很好。你能够承受多大的浮盈回撤决定了你最终能拿到多少利润。交易中，错过和做错是常态。错过了，重新等信号。做错了，止损。就这么简单
主题：金融投资讨论
问题：量化投资和对冲基金是不是金融业发展的必然？量化投资和对冲基金为何能取得超额的收益？对冲基金如何募集、运作和壮大？量化投资如何开发策略、进行交易和控制风险？
回答：以下回答基于我的个人工作经验和与同行交流获得，若有不足，欢迎指正。第一个问题：我认识是必然趋势，在目前各种金融资产越来越多，相应的金融衍生资产也越来越的情况下，由于计算能力的迅猛提升，量化投资和量化投资为基础的对冲基金是金融业发展的必然趋势。但是长期而言，我认为基本分析和量化分析并存是长期趋势。不存在基本分析的消亡。第二个问题：平均来说，我不认为量化投资有超额收益，就好比基本分析的基金平均来看，也没用超额收益一样。如果你有兴趣，可以看看BlackRock的数量分析组头写的这篇文章：https://www2.blackrock.com/webcore/litService/search/getDocument.seam?ContentID=1111105185其对于全局超额收益给出了很好的分析。另外，对于个别的超额收益，我认为三个原因：人才、机遇、公司科技。如果三个方面有优势，超额收益是可以预期的。第三个问题：我觉得量化基金的一般销售和普通基本分析的基金没有大的区别，都是靠人脉为基础的初次募集——》良好收益——》追加投资的循环。收益确实好，对于量化基金没有了解的投资者也回买账的。第四个问题：策略开发：研究组（Quant Research）或者交易组（Trading）提出思路——》然后研究组论证，提出基本模型——》模型拟合估计——》回溯检验（Backtest）——》小规模测试——》大规模推向市场。交易：如果是自动化的模型，由计算机自动交易。如果是半自动或手动的，基于模型提示，由交易员完成交易。风险控制：在模型开发的时候就会考虑对应的风险系数，同时在交易中会有整个基金全局的风险控制系统。副标题问题：第一个问题：和普通基金的监管规范无大的差异，唯一的区别就是对证监会的人的技术水平要求更高，要能够对量化模型有基本的理解能力。第二个问题：有可能会出现在崩盘时期系统性风险加大的情况，但是也会带来平常流动性增强，市场定价更加准确的好处。第三个问题：这个问题略伟光正。我觉得简单而言，这是与美国成熟市场接轨的必然未来。
主题：金融投资讨论
问题：如何看待文艺复兴科技（Renaissance Technologies）利用原子钟打击高频交易？
回答：简而言之，公关领域的象征性意义远大于实际效果。这件事从两方面看。一方面，早年极个别依靠front-run*和新闻里所说的这种靠时间差赚钱的高频交易公司现在已经不存在了**。我工作过、了解的大高频交易公司里，没有任何一家依靠front-run和单纯的速度快、延迟低获利。如今绝大多数高频交易公司（或对冲基金中的高频交易团队）的主要盈利手段为market making***，这是一种提供流动性的、（某种公众的立场上）对市场有益的获利模式。因此，所谓 “打击高频交易公司赚取时间差价” 这种说法没有任何事实依据。这种媒体行为本质上和 “防辐射路由器” 一样，是在传播不客观的错误观念，其心可诛。另一方面，文艺复兴科技这家公司本身的立场十分微妙。众所周知，文艺复兴科技是近些年市场上最成功的量化交易公司之一。其以雇佣大量理工背景的科学家、使用复杂的计算机算法、非传统数据为信号著称。文艺复兴科技对外严格保密，我们并不确切知道其利润模式，但是可以从其创始人的HMM****背景、大量雇佣NLP*****、随机微分方程等领域的博士生可以猜测其业务模式。那么，文艺复兴科技作出这种技术含量高的原子钟并且大肆宣扬，其目的多半是为了在公关上将自己这种“高技术密度的量化交易公司” 与 大众传媒领域所树立的、不客观的 “单纯快、烧硬件、赚不道德钱的高频交易公司” 对立起来，从而避免被与高频交易相似的技术驱动本质波及形象。例如在中国大众传媒里，高频交易和量化交易一样臭名昭著。这个原子钟新闻因此一方面继续抹黑高频交易，一方面摘清“传统的”量化交易公司。此新闻大概这么看待。*: 利用速度优势拦截、挤占他人订单**: 统计学意义上***: 做市，即同时接受买卖双方订单****: 隐马可夫链模型，一种机器学习模型*****: 自然语言处理，用于从文本数据中获得信号
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问题：量化交易和条件单有区别吗？不都是到达条件触发的东西嘛？
回答：我在大学讲量化的课程，所以，来回答一下吧。量化交易是通过模型来进行自动决策，而条件单是通过条件去自动执行。所以，决策过程自动化≠执行过程自动化。这是两回事儿。条件单到底是不是模型？你可能会想，条件单的设定不也是模型吗？这个没错，但条件单的模型并不是所谓的科学模型，而只是简单的执行模型。什么是科学模型呢？科学模型是科学研究中对一类研究方法的通称，使用数学公式、电脑模拟或简单的图示来表示一个简化的自然界，透过分析这个模型，以期能够进一步了解科学，包括说明、验证假说、或分析资料。依据不同需求，科学模型可以借由概念模型帮助我们了解现象，操作模型给出操作型定义，数学模型帮助量化，以及用图象模型将抽象概念视觉化。条件单是一种什么工具？条件单是一种方便交易的自动化工具，主要是克服人性的贪婪和恐惧。在自选的时间内，当股价达到触发条件（通常只是比较简单的单一维度）的时候，系统会自动委托挂单。这样做至少有三个好处：1、省下盯盘的时间；2、减少反复手工挂单以及手工挂单占用余额的麻烦；3、再也不用天天看着亏损心惊胆战或者有一点盈利就拿不住。条件单对于没有时间盯盘的上班族或者盯盘时心态总受影响而影响决策的朋友，是个不错的选择。量化交易的模型是什么？量化交易胜在降维打击，换句话说，量化交易的模型维度比较高。我举个例子，条件单通常只能设定股票自己价格变化从而产生的止赢和止损动作，但真正有效的量化交易模型还可能需要观测大盘的情绪以及板块的变化，从而产生决策。量化让金融全面升级到科技时代，但金融本质上更接近一门社会科学。热点回答：如何了解私募：2022年中国私募基金现状调研报告如何系统学习：做量化交易的，别说你看不懂这本书如何选择私募：为什么选择私募这条路？在私募基金工作是怎样一种体验？如何知道工资：请问国内量化私募研究员第一年工资是多少？如何进行量化：投资中的经典问题，因子解读如何面对劝退：为什么那么多人劝退量化，真的是「量化穷三代，计算毁一生」？如何面对艰难：艰难中《不被大风吹倒》，也谈B站今年给青年朋友的一封信如何去找工作：大家有没有觉得今年找工作特别特别难？
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问题：交易是否必须时时盯盘？
回答：不是的，整日盯盘年轻时候还凑合（一夜交易4000次，手快的交易员比这还快，基本上就是机械的按快捷键，如美股刷单交易），大叔（话说我一开始年轻的时候也受不了，主要是反应慢）已经受不了。选股得自动化，选时可以结合人工也可以自动化，交易可以EA，也可以手工。慢下来才能长远。飘风不终朝，暴雨不终日，孰为此？天地而弗能久，又况于人乎！——《道德经》当然，术业有专攻，我们的键盘也是定制的：（网图，凑合看吧）
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问题：量化交易框架vnpy vs backtrader，请大神点评各自优缺点，尤其在数字货币领域？
回答：下单用vnpy，量化引擎用backtrader。我自己是这么干的。
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问题：高盛纽约Quant实习和普林斯顿MFin选哪个？
回答：GS Risk Quant的薪资在九大行里也排比较靠后了，给的多的是MS, JPM, BAML这几家，和中上的HF/Prop Shop更不能比了，况且还只是Intern。Princeton MFin项目里恐怕大多数的人甚至都看不上GS Risk Quant的Full-time岗位，实习也往往更容易去到还不错的buy side公司。就算是题主自认无法直接去买方，退一万步讲，以CS背景+Princeton加成，拿个投行的intern offer几乎是没有难度的，还大概率去更好的组。底线大于等于GS Risk Quant，上限可以搏一把buy side，所以建议去读书。
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问题：加州理工物理phd在读，感觉以后不想走学术，想转去做quant，请教转行经验？
回答：题主加州理工物理phD在读，居然还自称数理基础不太行，让我们广大在金融圈混饭吃的普通民工情何以堪？要知道，即使光靠这个加州理工博士的名头，拿到顶级金融机构(无论是买方还是卖方)的面试一般来说都没有太大问题。尽管quant这一行近年来一直很卷，不过顶级名校的物理博士竞争力还是非常高的。至少在我本人十多年的从业经历中，印象中遇到加州理工这一类高冷的学校出来的很少，好像总共只有两个, 不过居然都是物理博士，一个回了国在某顶级机构做策略师，另外一个跳槽去了对冲基金。首先题主不需要考虑太多金融本身的行业分布，只需要明确大致的方向，也就是卖方还是买方，其次就是想做Q-quant还是P-quant。二者的skill sets有许多重合之处，区别主要是前者更加看重传统的stochastic calculus, PDE这些东西，后者则更加偏重Machine Learning, Data Analysis这些。另外，如果题主喜欢做定价模型，那么就要把概率统计随机过程这些东西玩得很熟练，当然对于常见的衍生品定价模型/产品也要很熟, 包括但不限于:Volatility Smile/Skew相关的模型 - Local Volatility (Dupire PDE), Stochastic Volatility (Heston, SABR, etc.); Interest Rate Models - Term Structure Models, HJM modeling framework, Market Models (LMM/SMM)Credit Derivatives - Structural and Reduced Form ModelsCorrelation modeling/Copula ...另外还要熟悉常见的计量模型和数值方法，例如：Time Series Modeling (ARIMA, GARCH)Factor models/PCAMonte Carlo simulation (Variance Reductions, Least Square Monte Carlo)Tree & Finite Difference Methods...如果不喜欢理论而更喜欢写代码，则要熟练掌握C++/Python，并且对于数据结构和算法乃至操作系统和体系结构也要有一定的了解，特别是如果打算从事高频策略开发一类的岗位。金融机构对于数据结构和算法，其实要比机器学习，深度学习一类的东西要重视得多。
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问题：想从互联网码农转量化，能否请前辈给一些建议？
回答：并不建议摆事实讲道理，你看：你对交易一无所知，更没有任何交易经验；不会cpp，做不出可用的交易系统。说白了你对投资公司而已几乎没有什么用处，那公司为什么要花高价聘用一个无产出的员工呢？只凭一腔热情怕是很难打动这些天天讲收益的人吧。另外，一周内掌握一门陌生的语言，距离做出一个高可用系统，中间隔着多少米呢？讲真，不如继续在互联网行业做，现在Java这么火爆，我都想转互联网了……
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问题：期权交易中long/short skew/convexity是指什么？
回答：我们交易台的一个上岗作业就是这题（虽然我不是交易台，且这也不是面试题，你们别套了），前几天才跟一个交易员讲完这个内容，正好来完整复习一下吧。这个问题想要彻答需要深入dynamic，但是dynamic数学太难，直接将dynamic估计90%交易员都会当成虚假理论跳过。因此这个问题我们选一个切入点，RR投组，也就是传统被认为trade skewness的投组。首先考察RR和skew的关系，我们可以不严谨的把skew定义为 或者 (这两种定义其实对偶，一个是交易前一个交易后），假设我们尝试（注意这个“尝试”很重要）做delta netural RR -put_left +call_right 则这个他的delta为： 其中1和2分别代表交易的左右腿这里“尝试”这个词体现在，我们假设市场是对的，那么这个市场提供vol（提供形式是另一个课题）也认为是对的。 那么， 在市场的观点下，其实已经可以视为0了（delta netrual了）。那上式其实视为： 那叫交易员就会说了，你这delta也不netrual啊，这不剩出来这么多项么，你这是虚假理论。 但实际上因为delta在given market vol下本质还是用S或者F来冲的，但 本身不能用delta对冲的方式冲掉。所以这个部分在market delta netrual的情况下，也会被裸出来，这个其实就是裸出来的skewness，根源是因为delta本身被skewness污染了上面的还是认为两点的skewness不一样，如果这个组合K相近他们能不能被约为0呢，答案是不行，因为K1 ->K2时上式会至少余下： 也就是所谓的vanna（不严格）， bergomi前两章有讲这个上面的解释是long skewness的RR视角，如果vanna的视角，skewness有了另外一种解释事实上，vanilla也是有vanna的 ,但是你们见过哪个交易员对冲过他么，没有把。说明命这个vanna可以理解为要么对冲的性价比过低，要么对不对冲无所谓（事实上，从dynamic上可以证明），我们可以认为欧式期权的vanna是“平凡”的，假如没有skewness（至少没人用vanilla trade skewness）但是如果 来污染了一脚，那vanna可就不“平凡”了： 长得就像虚假理论是吧，自然实际上他也是很鱼龙混杂的，因此有了对冲他的必要性这里细心的读者就会发现了，vanna如果被非平凡skewness污染过了，本身是自带skewness和convexity的，也就是同时混合了三阶和四阶信息（虽然我个人讨厌xx阶这个说法，但是为了你们能看懂嘛）。 因此trade （非“平凡”的）vanna 就是trade skewness 这个说法不太严谨上述两个说法其实都比较民科，因为这个问题严格上来说确实得从dynamic入手才能解释。但是dynamic上的东西数学太难，也不好对冲，所以就《INTUITIVE》一下吧(虽然intuitive完了看着也像虚假理论就是了）总之后面的内容就留给黑猫这种抄写公式的虚假人员关心吧，当然认为是黑猫因为数学太差了所以根本编不出来也是可以的
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问题：在量化交易公司做因子研究进入瓶颈，找不到新因子怎么办？
回答：可以考虑复盘。长期的创新是很奢侈的，想要持续产出低相关性+优秀的因子，难度还是比较大的，很多时候是运气，找到了就找到了。个人看法就是加深对已有因子的理解（很多时候，研究员虽然把因子产出来了，但似乎不太理解，有时候还会惊讶因子在某种行情有异样的表现）。单个因子的有效性是周而复始的，程度有所不同，绝不存在一个持续有效的因子，因此，对交易过程的深刻理解、回溯复盘，可能会让你对因子的缺陷、不足提供新思路。不要总想着从天而降的如来神掌，好好把马步打扎实。希望对你有用。
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问题：结构化（多因子）风险模型中，怎样理解因子暴露度，在实践中如何得到它？
回答：你说的是factor loadings吧, 这个东东又叫factor exposures, factor sensitivities, factor betas, asset exposures,可以理解为 standardized regression coefficients. 推荐一篇paper"Factor-based, Non-parametric Risk Measurement Framework for Hedge Funds andFund-of-Funds"http://faculty.washington.edu/ezivot/econ589/factorRiskMeasurementFoFEJF2007.pdfBTW, 如果你用这本书:Active Portfolio Management - A Quantitative Approach for Providing Superior Returns and Controlling RiskRichard C. Grinold, Ronald N. Kahn这里有个study notes:http://people.brandeis.edu/~yanzp/Study%20Notes/Active%20Portfolio%20Management.pdf
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问题：如何打算以后从事量化交易（quant），本科最好学习什么专业?
回答：主修数学、物理辅修金融、计算机编程
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问题：开发了一个策略，没有止损反而比带止损回测效果好是怎么回事？
回答：你只是看起来没有止损而已，实际上你还是有止损的。因为你说了：“我的逻辑是当日开仓没止损，若一天过后，是持仓是亏损的就直接隔了。”咳咳，这句话实不相瞒我没太看懂，但是我猜你的意思是，第二天看持仓是亏损的就平掉了吧？这就是你的止损。你说了这些核心就是，你入场后没有固定的止损位置，第二天仓位没赚钱就砍，如果赚钱就拿着。跟这套模式对应的是：入场后就带一个固定的止损，其他的细节具体咋样你就没说了。第一种止损，是时间止损，这个止损可大可小，反正第二天亏了就跑，依然是可以控制住风险的。而第二种你根据ATR幅度的那个，你并没有说明具体的数值，不知道大小。总之，差距就来自于两种止损方式的不同，并非你说的规避了剁手风险。
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问题：如何评价同花顺推出的量化交易平台产品？
回答：量化交易，打个不恰当的比方，股市里为什么总有人快你一步就赚到了钱？而你就慢了一点，就什么都没有。可能这就是因为那些快的人，量化统计分析近年来的数据，发现总有那么几只票收盘之前总是会莫名其妙的拉升起来，又或者周一又会更多的开门红？所以他们就会快人一步。 而大家所谓的程序化交易就更好理解了，就是通过计算机编程量化交易的策略后，由电脑进行自动或半自动的下单交易。说的简单通俗一点就是让机器赚钱，你数钱。 两者相结合，就是某百科关于量化交易这一词的解释——是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。 在我国国内做量化交易的人一般都对自己有个很装逼的叫法，自称为宽客（quant trader）不过不能否认，尽管装逼也是有实力的装逼。比如下面分享一篇知乎的文章：题目： 《在中国，做量化交易一天的工作是怎样的？》链接： 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的？ - 程序化交易———————————————————分割—————————————————————— 这篇文章中所说到的那些做量化交易的生活常态，日常的两项工作分别是创建新的策略以及维护老的策略，并且策略不是一直生效的，策略也具有时效性。所以说如果是想躺着赚钱，那可能是没办法实现的。 既然不能躺着赚钱，那么为什么要使用量化交易？1.实盘操作中，股票交易很大程度上受到主观因素的影响，下单犹豫而造成损失的事情很常见，而程序化的交易提高了执行力，达到指标条件后，立马执行，或者提醒执行。并且减少了盯盘时间，降低了时间成本，这就意味着效率的大幅度提升。——交易智能化2.量化交易策略来自于历史信息的统计分析，这意味着某种形态，现象，指标所预示的后市走向不是无迹可寻，大大提高了交易成功率。3.同样的，量化交易的策略具有时效性，一般来说基本每天都要对策略进行维护，或者进行新策略的创建，有些策略可能使用时间较长能用1到2年，而有些策略甚至也只能用短短几天。 总结来说就是：高效率、智能化、时效性。 吧啦吧啦讲了一大堆，回归重点： 作为一个资深散户，我深刻的知道，散户选股基本面就看所属行业，行业地位，经营业绩等，技术面就看MACD指标和KDJ指标，以及名字很奇怪的K线形态，然而，多次试验的结果告诉我，真的没X用，还不如纯看运气。 这个问题是如何评价同花顺量化交易平台产品，我的评价就是，方便了散户。 在股票市场中，量化交易就是建立各种数学模型，将数字图像化，然后通过图像去了解股票的近期走向及趋势。建立一个完善的数学模型，是非常复杂的，参数多，数据大，分析过程难，通过对海量数据的分析，得出某些能得到收益的大概率事件，并以此为基础创建策略，程序化的交易减少了人为情感因素的影响，规避了主观情绪所带来的非理性操作行为，提高了盈利率。 而就像是前面所说的一样，如此庞大的模型建立一般有专门的机构来负责，散户的门槛是太高了，那么如何去跨过这个门槛呢？简单，就像是吃核桃没核桃钳一样，不要钳子，不买核桃，直接买核桃仁就好了。 至于同花顺目前推出的量化交易平台产品，直接拿来用就好了，不要考虑模型什么的。据说（这是据说，请看清楚！）同花顺的这儿写策略都是从欧美那边搞来的，然后汉化同花顺开放这样的平台，为散户提供了实盘量化之后的交易数据，同时提供多因子策略选股方案。让用户在使用量化交易的同时可以使用策略炒股通提供的选股方案，建立自己的模型，让用户在传统交易方法与量化交易之间平滑过度。 总体来说，同花顺所推出的量化交易平台的直接受益者是散户。
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问题：峰度系数和偏度系数在量化交易领域中的作用有哪些？
回答：据我所知，这两个系数主要应用方面有3个:1）数据处理常见的3sigma处理、标准化/归一化/z-score变换都是；2）分布分析比如收益的分布，有人画出图来分析；3）组合配置比如考虑尾部风险。前两种比较常见，后者理论方面都些。
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问题：有没有介绍场内期权做市相关量化策略的书籍、论文推荐？
回答：随手一答。Part 1 怎么报价？O'Hara 的《市场微观结构》一书中开头介绍存货模型（inventory model）所引用的论文值得一看。那篇经典论文叫什么我忘记了，你自己翻书可以找到。论文主要贡献是以随机控制的观点看待报单问题，从而在一定假设下可以求解出最优报单策略。实际上，这篇文论文将无信息下做市商策略求解的如此之好，以至于存货模型在整本市场微观结构的书中大概一章就讲完了，不像后面信息模型啰啰嗦嗦的占了八成篇幅。这篇论文后面还有一些引用和发展，也值得一看。不过大部分后续论文为了解析的给出HJB方程的解，都要对一些市场条件，例如成交概率等做一些强制的、并不是非常现实的假设，这使得论文的结果的适用性会打一定的折扣。实际上，你可能可以通过动态规划的方法求出更符合现实条件的解。最要命的还是这些文章多数讨论的都是对单一标的进行报价，这可不是你作为一个期权做市商会干的事情。因为你同时需要给好几百个期权报价。而同时给这么多期权报价的最优解是什么？我个人感觉应该很难给出解答。如果你喜欢搞alphazero那一套，或许能找出一个较优的同时给几百个期权报价的策略。Part 2 期权怎么定价？这其实是一个很古老的话题，最重要的研究基本上上个世纪就已经做完了，因此看教材就能获得绝大部分你需要的知识。个人推荐Paul Wilmott的《quantitative finance》一书。这本书基本上可以涵盖期权定价的各种知识。并且它有一个很明显的好处，就是这本书所涉及的数学都是很实用的数学，它从来不在抽象的数学概念上逗留太久。这就让那些非数学专业的人看起来轻松很多。此书有中文翻译版。中文版装订的很不错。Part 3 构建波动率曲面如果你愿意，你可以在计算出各个期权的波动率之后，再构建出一条波动率曲线。使用各种参数化的函数来拟合波动率是最常见的方法。其中研究较多的理论问题涉及到函数的形式应该受到哪些限制，才能使得不同执行价格的期权彼此之间是无套利的。我已经记不清任何这一类文章的题目或者作者姓名了。你可以自己去搜索。这一类问题的求解往往有一个较固定的套路，因此，如果你对已有的参数化曲线不够满意，你可以试着自己发明一个新的函数，并推导无套利关系限制条件。Part 4 价格和波动率预测如果你不能做好的预测，你很难成为一个好的做市商。因为那样你就会成为其他预测能手砧板上的鱼肉，不停的输钱给他们。你要做到让你的报价不给其他预测者留下太多机会。但这一块估计是最难在论文中找到答案的。最好的研究往往锁在保险柜里，不会拿出来发表。你可以找一些论文来看，但最重要的还是回到市场数据本身。仓促写就，水平有限，错误难免，请不吝指正。我已经暂时和做市商无缘了，要是有好的建议，等我重新再做做市商的时候会好好看看的。
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问题：个人做量化建议做高频还是卷因子？
回答：IT背景好的建议做高频，数学非常好的建议卷因子搞模型。
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问题：想系统全面的了解量化投资看什么书？
回答：就是这本书，它从数据、策略到执行算法及技术设施等，都全面而有深度的介绍了。全书有五个部分：1、介绍了交易相关的基础，包括参与者、交易机制、研究所用的数据及做市商等。2、侧重于数学基础，包括常规的单变量时间序列、多变量时间序列，还介绍了包括了高阶的数学模型在量化策略的应用，如时间空间序列模型、机器学习及状态变化发现模型等。这一部分是后续研究量化策略的基础。3、介绍了常见的量化策略，有时序的策略，包括统计套利的策略、模式识别，也有截面动量的策略；然后介绍了多因子模型及动态组合的管理；最后涉及了新闻、社交媒体等另类数据在量化策略的应用。4、侧重在执行端，主要关注市场微观结构，首先第八章涉及了交易数据的建模，然后更进一步讲解市场冲击（Market Impact）的模型，最后介绍如何设计最优的订单执行策略。5、讲技术设施，分成两个维度：交易技术栈和研究技术栈。比如高频交易的技术架构及基础设施，研究环境及模拟成交环境的搭建等。作者还分享了github的资源：https://github.com/NehrenD/algo_trading_and_quant_strategiesbtw，这本书参考文献也很多，想深入研究也可以～希望对你有帮助哦：）
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问题：在实业界，尤其是如金融业等数据密集型行业里，计量经济学在类似量化投资的工作中还有应用吗？
回答：当然有用。昨天晚上有个朋友跟我打电话，他在帮银行做一个数据分析，就是分析到底谁会买理财产品这样的问题。他问我，有没有什么计量上的方法呢？我说有啊，当然有啊，产业组织理论有一大块文献就是在估计需求的，而这可能也是一个实证产业组织理论研究的入门课程了。这里面有非常丰富的工具，什么BLP啊，multinomial logit啊之类的，解决这个问题再合适不过。计量经济学已经有非常丰富的工具来处理各种商业、管理中的问题。举一个例子，超市究竟如何摆货架？现在已经有文章分析了顾客在超市购物的轨迹数据，并且发在管理的top上。有了这些分析方法，业界也可以应用。在我看来，数据挖掘有两个问题是难以跟计量经济学相比的：首先，数据挖掘不能做因果推断。就像《大数据时代》里面说的一样，他们关注的是相关关系，而非因果关系。然而由于缺乏足够的理论支撑，其结论究竟是偶然，还是有其他的原因，那就不得而知了。然而在实际应用中，因果关系并不是那么的不重要，就像业界宏观经济研究的大佬高善文在《宏观经济的逻辑》中说的一样，很多时候重要的是因果而非相关。知其然，而不知其所以然，这在应用中局限就很大了。从这点上来看，虽然数据挖掘最近几年发展迅猛，然而由于其不能对理论证伪，所以并非“科学”，仅仅是工业上用的建模方法而已。其次，数据挖掘的方法不重视统计推断。这个跟上面多少有点类似，但是却是不同的问题。这一点的直接后果就是，数据挖掘的方法最后结果是机器在学习，而非人在学习。现实非常复杂，特别是涉及到人的时候。比如说中小企业融资的问题，的确我们可以依赖数据挖掘的东西来做决策，然而训练出的模型究竟该如何解释？这就需要统计推断了。这里的问题是，如果中小企业大体了解了数据挖掘模型的一些特征，会不会有意的进行造假行为来操控模型的结果？最终我们还是需要人来进行决策，然而数据挖掘的算法并不能告诉一个自然人，里面的逻辑关系是怎样的。而计量经济学的好处是，它虽然有的时候不甚精确，但是却可以通过统计推断告诉自然人，哪些重要哪些不重要，自然人可以使用这些工具自己进行学习，最终应用到实践。最后，我不是完全否定数据挖掘的方法，仅仅是指出其中的不足。
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问题：量化投资在公募基金中的应用并不算很成功，原因有哪些？
 未来前景如何？
回答：随便说几点：1、交易限制。品种、交易模式、交易系统等很多细节满足不了HF的策略和交易需求。比如公墓有日内反向的限制，当天卖了的品种不能买回来（而且是跨产品统计），还比如O32慢的跟翔一样，不升级极速模块，每秒100次下撤单可能就搞死机。2、体制慢。对新品种反应慢，新策略上线也慢的很。风控变态的无知，造成做风控的人或者“领导”根本无法理解这些策略或者品种，又怎么可能让你上线或者实盘呢？3、留不住人。量化这种投资，说白了看人看团队，没什么固定资产投资，没有激励好的人才肯定选择更好的平台了。越是规模大的公墓，这些缺点越明显。公墓也就做做被动产品或者传统权益类吧。其实境外也越来越严格了，没见几个大行自营现在限制的都快没的玩了。专业量化策略，还是交给私人领域吧。有朋友问光行最近的新闻，一起说一下吧。回复 水獭 ：其实也不能算是“破冰”了，很早银行资金池或“资管”就已经开始介入量化对冲产品，只不过以前一直是以进入结构化的优先级为主要模式。之后券商大量开始用“种子基金”模式开始投入量化对冲产品，银行也开始朝这个方向努力。经过几年的摸索，量化对冲产品证明了自己的风控、收益回撤比等优势，所以能够慢慢吸引更大的资金。光行的零售其实优势并不明显，目前应该还是其资管部门用资金池直接进入管理型产品。同期招行其实已经早就开始在私行零售条线提供量化对冲产品，直接终端客户购买。
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问题：在量化策略开发过程中，你都用到了哪些知识？
回答：最近好懒好久不想作答 ~~⊙﹏⊙b我认为策略生产分为以下两种：1有实际交易逻辑，或交易灵感，然后通过历史数据进行回测，得到良好的收益/风险效果以及良好的样本内/样本外效果后进行程序化的实现。这种逻辑往往就是用加减乘除就可以描述清楚的，用不到太高深的知识。2通过一套数学/统计学方法对数据进行测试，得到良好的测试结果后再进行程序化的实现。我见过的有用多因子模型、大数定理、隐马尔科夫模型、小波分析、贝叶斯网络、遗传算法等等不胜枚举。换句话说统计上各种模型只要有对未来数据有预测的方法，就可以拿来对历史数据进行套用，看是否有用。当然显然很多是不一定有用的，而且哪怕是用的一样的模型，里面用法稍有不同也会造成结果天壤之别。实际经验中1和2并没有明显的优劣之分，很多时候没必要为了追求复杂而复杂。